Swarms est un cadre économique AI décentralisé basé sur la blockchain Solana, visant à promouvoir le développement de l'économie AI grâce à la collaboration et l'échange de valeur des Agents AI autonomes. L'objectif principal de ce projet est de construire un écosystème économique décentralisé, évolutif et centré sur les Agents qui permet des connexions efficaces et la création de valeur entre les développeurs, les utilisateurs et les services AI.
Kye Gomez, le fondateur principal de Swarms, est salué comme un 'jeune génie' dans le domaine de l'intelligence artificielle. À seulement 20 ans, il a démontré une compétence technique étonnante. Malgré son abandon du lycée, il a développé le framework de coordination multi-agent Swarms en seulement trois ans. Swarms a réussi à faire fonctionner 45 millions d'agents d'IA, offrant des services de haute qualité à des industries telles que la finance, l'assurance et la santé. Cela démontre les capacités impressionnantes de ce jeune prodige.
Dans ses recherches sur l'action autonome et les agents d'IA collaboratifs, il a non seulement développé des modèles "SSM + MoE super efficaces" et des modèles de flux mixtes, mais a également exploré en profondeur l'alignement de l'IA et son potentiel dans les domaines de la biologie et de la nanotechnologie. En fait, parmi les nombreux projets de Kye, Swarms n'est qu'un de ses projets de haute qualité, et la force de l'adolescent est profondément cachée, et après fouille plus profonde, il s'avère qu'il a de nombreux autres excellents projets.
Par exemple, Agora est un laboratoire de recherche en intelligence artificielle open-source, axé sur l'intégration de l'IA avec la biologie et la nanotechnologie. Pegasus est son exploration dans le domaine du traitement du langage naturel et des modèles d'incorporation, et il a également participé à la mise en œuvre open-source d'AlphaFold3. Le curriculum vitae et les réalisations de Kye indiquent toutes la montée d'un véritable innovateur technologique.
Le protocole SWARMS est un protocole blockchain conçu pour optimiser la collaboration des agents d'IA en décentralisant divers agents d'intelligence artificielle, leur permettant de collaborer efficacement et d'accomplir des tâches complexes dans un environnement sans confiance. Les technologies clés de ce protocole comprennent les aspects suivants :
Fonction d'algorithme de base
* Découverte intelligente de l’agent : En fonction de la description de la tâche, interrogez la base de données RAG stockée sur la blockchain pour renvoyer une liste appropriée d’agents intelligents, ce qui permet d’obtenir une découverte décentralisée. * Communication intelligente des agents : utilisez la couche de communication partagée pour échanger des informations relatives aux tâches entre les agents intelligents par le biais de la transmission de messages. Les contrats intelligents garantissent la fiabilité, la résistance à la falsification et la transparence de la communication. L’optimisation légère des messages prend en charge l’échange simultané à grande échelle. * Coordination des tâches : Calculez le score de capacité sur la base des indicateurs de performance de la base de données RAG et attribuez les tâches aux agents intelligents les plus appropriés. Prise en charge du traitement parallèle pour améliorer l’efficacité. * Système de mémoire partagée : les agents intelligents enregistrent toutes les interactions, les résultats et les mises à jour, formant ainsi une accumulation de connaissances partagée. Fournir une référence de données historiques pour les tâches, promouvoir l’apprentissage continu et l’amélioration du système. * Prise en charge de l’expansion à grande échelle : Assurer l’évolutivité grâce à une architecture décentralisée mise en œuvre par la blockchain. Adoptez une approche de clustering en couches pour réduire la complexité. Mettez à jour progressivement la base de données RAG et le système de mémoire partagée pour intégrer de manière transparente de nouveaux agents ou fonctionnalités intelligents.
Collaboration efficace et allocation des tâches via les Swarms, différents agents d'IA peuvent collaborer et coopérer en fonction de leur propre expertise. Dans un projet complexe, chaque agent peut compléter différentes sous-tâches en parallèle, réduisant ainsi considérablement le temps total de réalisation des tâches et améliorant l'efficacité.
Le partage d'informations et la rétroaction dynamique entre les agents intelligents permettent de partager des informations en temps réel, d'échanger des expériences et de s'ajuster automatiquement en fonction des besoins environnementaux. Ce mécanisme de rétroaction dynamique permet aux agents de s'adapter rapidement aux changements de tâches et de garantir la flexibilité.
Fournir des solutions diversifiées, lorsque vous êtes confronté à des problèmes complexes ou très incertains, plusieurs agents intelligents peuvent proposer des solutions diversifiées, ce qui renforce les capacités d'innovation et permet de trouver le chemin optimal, particulièrement important dans les scénarios de formulation de stratégie ou d'évaluation des risques. (2k étoiles sur GitHub)
L'apprentissage par renforcement et l'adaptabilité renforcent leur capacité d'apprentissage global grâce à la coopération et à la compétition entre les agents, permettant aux essaims de fournir des solutions plus précises pour des tâches complexes en améliorant continuellement les niveaux de prise de décision dans des environnements dynamiques.
La capacité de traiter avec des systèmes complexes, que ce soit le marché financier, la gestion de la chaîne d'approvisionnement ou la gestion des villes intelligentes, le cadre multi-agent de Swarms peut simuler les schémas de comportement de tous les participants, analyser leur impact sur le système et fournir une base solide pour une gestion efficace et une prise de décision précise.
Grâce à la collaboration de plusieurs agents intelligents, les Essaims peuvent fournir des services utilisateur hautement personnalisés. Par exemple, dans les scénarios de service client, différents agents fournissent des recommandations personnalisées basées sur les besoins des utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience client.
Dans les tâches à haut risque ou critiques, le cadre multi-agent de Swarms garantit la sécurité du système grâce à une conception redondante. Même si un agent échoue, d'autres agents peuvent reprendre la tâche pour assurer le bon fonctionnement du système.
Les essaims, en tant que cadre multi-agent #LLM, s'engagent à devenir le choix le plus autorisé et fiable dans l'industrie, fournissant aux développeurs des outils puissants pour implémenter efficacement l'automatisation des processus métier. Il offre un ensemble riche d'options architecturales, des capacités puissantes d'intégration de tiers et une grande facilité d'utilisation, permettant aux développeurs de concevoir des systèmes d'agents intelligents, flexibles et évolutifs #Swarms pour répondre facilement aux exigences commerciales complexes. Fonctionnalités de base pour les développeurs
Conception architecturale flexible
Swarms propose une variété d'architectures d'agents intelligents pré-construites que les développeurs peuvent utiliser directement ou personnaliser pour créer des cadres de proxy entièrement personnalisés selon leurs besoins. Cette flexibilité permet aux développeurs de concevoir des flux de travail adaptés à des scénarios spécifiques et de prendre en charge l'exécution de tâches séquentielles ou concurrentes, s'adaptant ainsi à divers environnements commerciaux.
Puissantes capacités d'intégration tierce
Swarms simplifie l'intégration avec les systèmes externes, qu'il s'agisse d'API, de bases de données ou d'autres plateformes, permettant une intégration transparente. Ce haut niveau de compatibilité garantit un fonctionnement fluide des agents intelligents dans des flux de travail complexes, améliorant considérablement l'efficacité du système.
Conception conviviale pour les développeurs d'API
L'API Swarms est entièrement orientée développeur, avec une interface intuitive et une opération pratique. Grâce à un code concis, les développeurs peuvent orchestrer efficacement des clusters d'agents intelligents tout en maintenant un contrôle complet sur le système, ce qui améliore considérablement l'expérience de développement.
La valeur marchande du jeton SWARMS a dépassé 300 millions de dollars américains et a connu une augmentation de 45,28% au cours des dernières 24 heures. Il existe plusieurs facteurs moteurs derrière cela.
Le cadre LLM multi-agent de Swarms améliore considérablement la flexibilité et la réactivité du système grâce à une collaboration intelligente, un partage dynamique d'informations et des solutions diverses. Il convient à différents scénarios d'application complexes et dynamiques, tels que l'automatisation des processus d'entreprise, la prise de décisions basée sur les données et les services personnalisés. Que ce soit pour optimiser les activités existantes ou explorer des applications innovantes, Swarms offre aux développeurs une commodité et des possibilités sans précédent.
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Swarms est un cadre économique AI décentralisé basé sur la blockchain Solana, visant à promouvoir le développement de l'économie AI grâce à la collaboration et l'échange de valeur des Agents AI autonomes. L'objectif principal de ce projet est de construire un écosystème économique décentralisé, évolutif et centré sur les Agents qui permet des connexions efficaces et la création de valeur entre les développeurs, les utilisateurs et les services AI.
Kye Gomez, le fondateur principal de Swarms, est salué comme un 'jeune génie' dans le domaine de l'intelligence artificielle. À seulement 20 ans, il a démontré une compétence technique étonnante. Malgré son abandon du lycée, il a développé le framework de coordination multi-agent Swarms en seulement trois ans. Swarms a réussi à faire fonctionner 45 millions d'agents d'IA, offrant des services de haute qualité à des industries telles que la finance, l'assurance et la santé. Cela démontre les capacités impressionnantes de ce jeune prodige.
Dans ses recherches sur l'action autonome et les agents d'IA collaboratifs, il a non seulement développé des modèles "SSM + MoE super efficaces" et des modèles de flux mixtes, mais a également exploré en profondeur l'alignement de l'IA et son potentiel dans les domaines de la biologie et de la nanotechnologie. En fait, parmi les nombreux projets de Kye, Swarms n'est qu'un de ses projets de haute qualité, et la force de l'adolescent est profondément cachée, et après fouille plus profonde, il s'avère qu'il a de nombreux autres excellents projets.
Par exemple, Agora est un laboratoire de recherche en intelligence artificielle open-source, axé sur l'intégration de l'IA avec la biologie et la nanotechnologie. Pegasus est son exploration dans le domaine du traitement du langage naturel et des modèles d'incorporation, et il a également participé à la mise en œuvre open-source d'AlphaFold3. Le curriculum vitae et les réalisations de Kye indiquent toutes la montée d'un véritable innovateur technologique.
Le protocole SWARMS est un protocole blockchain conçu pour optimiser la collaboration des agents d'IA en décentralisant divers agents d'intelligence artificielle, leur permettant de collaborer efficacement et d'accomplir des tâches complexes dans un environnement sans confiance. Les technologies clés de ce protocole comprennent les aspects suivants :
Fonction d'algorithme de base
* Découverte intelligente de l’agent : En fonction de la description de la tâche, interrogez la base de données RAG stockée sur la blockchain pour renvoyer une liste appropriée d’agents intelligents, ce qui permet d’obtenir une découverte décentralisée. * Communication intelligente des agents : utilisez la couche de communication partagée pour échanger des informations relatives aux tâches entre les agents intelligents par le biais de la transmission de messages. Les contrats intelligents garantissent la fiabilité, la résistance à la falsification et la transparence de la communication. L’optimisation légère des messages prend en charge l’échange simultané à grande échelle. * Coordination des tâches : Calculez le score de capacité sur la base des indicateurs de performance de la base de données RAG et attribuez les tâches aux agents intelligents les plus appropriés. Prise en charge du traitement parallèle pour améliorer l’efficacité. * Système de mémoire partagée : les agents intelligents enregistrent toutes les interactions, les résultats et les mises à jour, formant ainsi une accumulation de connaissances partagée. Fournir une référence de données historiques pour les tâches, promouvoir l’apprentissage continu et l’amélioration du système. * Prise en charge de l’expansion à grande échelle : Assurer l’évolutivité grâce à une architecture décentralisée mise en œuvre par la blockchain. Adoptez une approche de clustering en couches pour réduire la complexité. Mettez à jour progressivement la base de données RAG et le système de mémoire partagée pour intégrer de manière transparente de nouveaux agents ou fonctionnalités intelligents.
Collaboration efficace et allocation des tâches via les Swarms, différents agents d'IA peuvent collaborer et coopérer en fonction de leur propre expertise. Dans un projet complexe, chaque agent peut compléter différentes sous-tâches en parallèle, réduisant ainsi considérablement le temps total de réalisation des tâches et améliorant l'efficacité.
Le partage d'informations et la rétroaction dynamique entre les agents intelligents permettent de partager des informations en temps réel, d'échanger des expériences et de s'ajuster automatiquement en fonction des besoins environnementaux. Ce mécanisme de rétroaction dynamique permet aux agents de s'adapter rapidement aux changements de tâches et de garantir la flexibilité.
Fournir des solutions diversifiées, lorsque vous êtes confronté à des problèmes complexes ou très incertains, plusieurs agents intelligents peuvent proposer des solutions diversifiées, ce qui renforce les capacités d'innovation et permet de trouver le chemin optimal, particulièrement important dans les scénarios de formulation de stratégie ou d'évaluation des risques. (2k étoiles sur GitHub)
L'apprentissage par renforcement et l'adaptabilité renforcent leur capacité d'apprentissage global grâce à la coopération et à la compétition entre les agents, permettant aux essaims de fournir des solutions plus précises pour des tâches complexes en améliorant continuellement les niveaux de prise de décision dans des environnements dynamiques.
La capacité de traiter avec des systèmes complexes, que ce soit le marché financier, la gestion de la chaîne d'approvisionnement ou la gestion des villes intelligentes, le cadre multi-agent de Swarms peut simuler les schémas de comportement de tous les participants, analyser leur impact sur le système et fournir une base solide pour une gestion efficace et une prise de décision précise.
Grâce à la collaboration de plusieurs agents intelligents, les Essaims peuvent fournir des services utilisateur hautement personnalisés. Par exemple, dans les scénarios de service client, différents agents fournissent des recommandations personnalisées basées sur les besoins des utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience client.
Dans les tâches à haut risque ou critiques, le cadre multi-agent de Swarms garantit la sécurité du système grâce à une conception redondante. Même si un agent échoue, d'autres agents peuvent reprendre la tâche pour assurer le bon fonctionnement du système.
Les essaims, en tant que cadre multi-agent #LLM, s'engagent à devenir le choix le plus autorisé et fiable dans l'industrie, fournissant aux développeurs des outils puissants pour implémenter efficacement l'automatisation des processus métier. Il offre un ensemble riche d'options architecturales, des capacités puissantes d'intégration de tiers et une grande facilité d'utilisation, permettant aux développeurs de concevoir des systèmes d'agents intelligents, flexibles et évolutifs #Swarms pour répondre facilement aux exigences commerciales complexes. Fonctionnalités de base pour les développeurs
Conception architecturale flexible
Swarms propose une variété d'architectures d'agents intelligents pré-construites que les développeurs peuvent utiliser directement ou personnaliser pour créer des cadres de proxy entièrement personnalisés selon leurs besoins. Cette flexibilité permet aux développeurs de concevoir des flux de travail adaptés à des scénarios spécifiques et de prendre en charge l'exécution de tâches séquentielles ou concurrentes, s'adaptant ainsi à divers environnements commerciaux.
Puissantes capacités d'intégration tierce
Swarms simplifie l'intégration avec les systèmes externes, qu'il s'agisse d'API, de bases de données ou d'autres plateformes, permettant une intégration transparente. Ce haut niveau de compatibilité garantit un fonctionnement fluide des agents intelligents dans des flux de travail complexes, améliorant considérablement l'efficacité du système.
Conception conviviale pour les développeurs d'API
L'API Swarms est entièrement orientée développeur, avec une interface intuitive et une opération pratique. Grâce à un code concis, les développeurs peuvent orchestrer efficacement des clusters d'agents intelligents tout en maintenant un contrôle complet sur le système, ce qui améliore considérablement l'expérience de développement.
La valeur marchande du jeton SWARMS a dépassé 300 millions de dollars américains et a connu une augmentation de 45,28% au cours des dernières 24 heures. Il existe plusieurs facteurs moteurs derrière cela.
Le cadre LLM multi-agent de Swarms améliore considérablement la flexibilité et la réactivité du système grâce à une collaboration intelligente, un partage dynamique d'informations et des solutions diverses. Il convient à différents scénarios d'application complexes et dynamiques, tels que l'automatisation des processus d'entreprise, la prise de décisions basée sur les données et les services personnalisés. Que ce soit pour optimiser les activités existantes ou explorer des applications innovantes, Swarms offre aux développeurs une commodité et des possibilités sans précédent.